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激光雷达分类

1 根据激光线束数量的多少进行分类

根据激光雷达线束数量的多少，激光雷达可分为单线束激光雷达和多线束激光雷达；单线束激光雷达即2D激光雷达；多线束激光雷达分为2.5D和3D激光雷达；

1）2D激光雷达

单线束激光雷达扫描一次只产生一条扫描线，其获得的数据为2D数据，郑州反射黑板，只在平面上扫描，结构简单、测距速度快、系统。但二维激光雷达无法完成复杂路面地形环境，重建行驶环境时容易出现数据失真和虚报等现象。

2）2.5D激光雷达

5D激光雷达和3D激光雷达的区别在于激光雷达垂直视野的范围，前者垂直视野范围一般不超过10°，后者可达到30°甚至40°以上；

3）3D激光雷达

可以获得环境的深度信息，准确发现障碍物，构建可行驶区域，在丰富的点云数据上可获得包括车道、路沿等道路要素，还可获得非结构化道路的障碍物和可行驶区域，行驶环境中行人和车辆，交通信号灯和交通标志等其他丰富信息。

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本文主要解决的技术问题是提供一种激光雷达的标定方法，能够在不同生产批次以及同一批次的激光雷达上具有通用性，且测量精度高。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种激光雷达的标定方法。所述标定方法包括：

利用所述激光雷达获取多个标定距离值下的标定物体的距离测量值以及对应的反射率测量值；

按照所述距离测量值的大小将所述距离测量值以及对应的反射率测量值拆分成至少两组；

按照每一组内的所述反射率测量值的大小将每一组内的距离测量值以及对应的反射率测量值进一步拆分成至少两子组；

根据每一子组内的所述距离测量值和对应的标定距离值之间的误差值以及对应的反射率测量值分别拟合出以所述反射率测量值为输入变量的误差校正函数。

本发明的有益效果是：本发明提供一种激光雷达的标定方法，利用所述激光雷达获取多个标定距离值下的距离测量值以及对应的反射率测量值；按照所述距离测量值的大小将所述距离测量值以及对应的反射率测量值拆分成至少两组；按照每一组内的所述反射率测量值的大小将每一组内的距离测量值以及对应的反射率测量值进一步拆分成至少两子组；根据每一子组内的所述距离测量值和对应的标定距离值之间的误差值以及对应的反射率测量值分别拟合出以所述反射率测量值为输入变量的误差校正函数。通过上述方式，本发明能够在不同生产批次以及同一批次的激光雷达具有通用性，又能提高测量精度，从而进一步降低生产成本。

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雷达*点分布的目标识别

目标的白然谐振频率又称为目标*点，"*点"和"散射中心"分别是在谐振区和光学区建立起来的基本概念。目标*点分布只决定丁目标形状和固有特性，与雷达的观测方向〈目标姿态）及雷达的*化方式无关，LiDAR反射黑板，因而给雷达目标识别带来了很大方便。目标*点的概念出现于1971年。1975年，Blaicum等首先提出了直接从一组瞬态响应时城数据来提取目标惜点的 prony方法，使用提呶出的目标枝点作为目标特征，而通过将提取到的目标*点与目标库的目标*点进行匹配完成目标识别过程。80年代以来，关于目标*点的研究主要集中在如何提高算法本身的*噪能力和估算精度方面。提取目标*点的函数束法(POF〉以及广义函数束法〈GPOF）等，在*点的估计精度以及*噪能力方面均优于Prony法。

除了直接求目标的*点外，由于目标的*点与目标的频率响应存在一一对应的关系，人们还研究了由目标的颊域响应来识别目标的方法，车载LiDAR反射黑板，典型方法有，从目标的频域响应来识别目标的方法:获取目标板点的频域Prony 法（FDPM):由于频域法的目标*点估算精度同样受到噪声和杂波的限制，具有改善作用的数据多重组合法被提出。

为避开需要实时地直接从含噪的目标散射数据中提取目标的*点，基于波形综合技术的目标识别方法被得到广泛重视。它将接收到的目标散射信号回波与综合出来的代表目标的特征波形进行数字卷积，再根撝卷积输出的特征来判别目标。E-脉冲法（9）、频域*大拟合匹配法等，都避开了直接提取目标*点，减小了运算量。

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